Все выпуски

The Industrial Internet of Things (IIoT) networks plays a significant role in enhancing industrial automation systems by connecting industrial devices for real time data monitoring and predictive maintenance. However, this connectivity introduces new vulnerabilities which demand the development of advanced intrusion detection systems. The nuclear facilities are considered one of the closest examples of critical infrastructures that suffer from high vulnerability through the connectivity of IIoT networks. This paper develops a robust intrusion detection approach using machine and ensemble learning algorithms specifically determined for IIoT networks. This approach can achieve optimal performance with low time complexity suitable for real-time IIoT networks. For each algorithm, Grid Search is determined to fine-tune the hyperparameters for optimizing the performance while ensuring time computational efficiency. The proposed approach is investigated on recent IIoT intrusion detection datasets, WUSTL-IIOT-2021 and Edge-IIoT-2022 to cover a wider range of attacks with high precision and minimum false alarms. The study provides the effectiveness of ten machine and ensemble learning models on selected features of the datasets. Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)-based multi-class balancing is used to manipulate dataset imbalances. The ensemble voting classifier is used to combine the best models with the best hyperparameters for raising their advantages to improve the performance with the least time complexity. The machine and ensemble learning algorithms are evaluated based on accuracy, precision, recall, F1 Score, and time complexity. This evaluation can discriminate the most suitable candidates for further optimization. The proposed approach is called the XCL approach that is based on Extreme Gradient Boosting (XGBoost), CatBoost (Categorical Boosting), and Light Gradient- Boosting Machine (LightGBM). It achieves high accuracy, lower false positive rate, and efficient time complexity. The results refer to the importance of ensemble strategies, algorithm selection, and hyperparameter optimization in enhancing the performance to detect the different intrusions across the IIoT datasets over the other models. The developed approach produced a higher accuracy of 99.99% on the WUSTL-IIOT-2021 dataset and 100% on the Edge-IIoTset dataset. Our experimental evaluations have been extended to the CIC-IDS-2017 dataset. These additional evaluations not only highlight the applicability of the XCL approach on a wide spectrum of intrusion detection scenarios but also confirm its scalability and effectiveness in real-world complex network environments.

The Industrial Internet of Things (IIoT) networks plays a significant role in enhancing industrial automation systems by connecting industrial devices for real time data monitoring and predictive maintenance. However, this connectivity introduces new vulnerabilities which demand the development of advanced intrusion detection systems. The nuclear facilities are considered one of the closest examples of critical infrastructures that suffer from high vulnerability through the connectivity of IIoT networks. This paper develops a robust intrusion detection approach using machine and ensemble learning algorithms specifically determined for IIoT networks. This approach can achieve optimal performance with low time complexity suitable for real-time IIoT networks. For each algorithm, Grid Search is determined to fine-tune the hyperparameters for optimizing the performance while ensuring time computational efficiency. The proposed approach is investigated on recent IIoT intrusion detection datasets, WUSTL-IIOT-2021 and Edge-IIoT-2022 to cover a wider range of attacks with high precision and minimum false alarms. The study provides the effectiveness of ten machine and ensemble learning models on selected features of the datasets. Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)-based multi-class balancing is used to manipulate dataset imbalances. The ensemble voting classifier is used to combine the best models with the best hyperparameters for raising their advantages to improve the performance with the least time complexity. The machine and ensemble learning algorithms are evaluated based on accuracy, precision, recall, F1 Score, and time complexity. This evaluation can discriminate the most suitable candidates for further optimization. The proposed approach is called the XCL approach that is based on Extreme Gradient Boosting (XGBoost), CatBoost (Categorical Boosting), and Light Gradient- Boosting Machine (LightGBM). It achieves high accuracy, lower false positive rate, and efficient time complexity. The results refer to the importance of ensemble strategies, algorithm selection, and hyperparameter optimization in enhancing the performance to detect the different intrusions across the IIoT datasets over the other models. The developed approach produced a higher accuracy of 99.99% on the WUSTL-IIOT-2021 dataset and 100% on the Edge-IIoTset dataset. Our experimental evaluations have been extended to the CIC-IDS-2017 dataset. These additional evaluations not only highlight the applicability of the XCL approach on a wide spectrum of intrusion detection scenarios but also confirm its scalability and effectiveness in real-world complex network environments.

Представлена математическая модель для расчета охлаждения емкостей для десублимации паров охлажденным воздухом, подаваемым к ним по сети трубопроводов. Приведены результаты расчетов процесса охлаждения двух приемных емкостей в блоке из четырех. Представлена картина течения охлаждающего воздуха в сети трубопроводов.

The paper presents a mathematical model to be used for design of cooling tanks for vapor desublimation. Results of calculations for the process of cooling of two tanks in a block of four are presented. Chart of the cooling air flow in the piping network is presented.

Рассматривается проблема применимости микроскопического моделирования транспортных потоков к анализу достаточно больших фрагментов сетей на примере модели дискретного потока с безопасной дистанцией. Вводится понятие интегральных характеристик перекрестков и предлагается методика получения интегральных характеристик на основе данных численных экспериментов по моделированию потоков на заданном перекрестке. Методика применяется к кольцевому коммутатору с Т-образными перекрестками, анализируются полученные характеристики.

The problem of application of miscroscopic traffic models for the analysis of large network segments is discussed with an example of discrete flow with safe distance. A concept of integral charasteristics of network segments is introduced, a method for obtaining such characteristics via microscopic traffic flow models is presented. Said method is applied to a circular unidirectional interchange, obtained characteristics analysed.

Использование алгоритмов, основанных на нейронных сетях, может оказаться неэффективным при малых объемах экспериментальных данных. Авторы статьи рассматривают решение данной проблемы на примере моделирования свойств керамического композита, армированного углеродными нанотрубками, с помощью перцептронного комплекса. Такой подход позволил получить математическое описание объекта исследования при минимальном объеме и неполноте исходной информации, полученной в ходе экспериментов (объем необходимой экспериментальной выборки уменьшился в 2–3.3 раза). В статье рассмотрены различные варианты структур перцептронных комплексов. Выявлено, что наиболее подходящей структурой обладает перцептронный комплекс с проскоком двух входных переменных. Относительная ошибка составила всего 6%. Выбранный перцептронный комплекс показал свою эффективность для предсказания свойств керамического композита. Относительные ошибки по выходным компонентам составили 0.3%, 4.2%, 0.4%, 2.9% и 11.8%.

Use of algorithms based on neural networks can be inefficient for small amounts of experimental data. Authors consider a solution of this problem in the context of modelling of properties of ceramic composite materials reinforced with carbon nanotubes using perceptron complex. This approach allowed us to obtain a mathematical description of the object of study with a minimal amount of input data (the amount of necessary experimental samples decreased 2–3.3 times). Authors considered different versions of perceptron complex structures. They found that the most appropriate structure has perceptron complex with breakthrough of two input variables. The relative error was only 6%. The selected perceptron complex was shown to be effective for predicting the properties of ceramic composites. The relative errors for output components were 0.3%, 4.2%, 0.4%, 2.9%, and 11.8%.

Передача больших данных по компьютерной сети — это важная и неотъемлемая операция в прошлом, настоящем и в любом обозримом будущем. Существует несколько методов передачи данных по глобальной компьютерной сети (Интернет) с помощью ряда инструментов. В этой статье рассматривается передача данных из одной точки Интернета в другую точку Интернета в основном на большие расстояния: многие тысячи километров. В статье представлен анализ нескольких бесплатных систем передачи больших данных. Подчеркиваются наиболее важные архитектурные особенности и предлагается идея использования технологии ПКС на базе протокола Openflow для улучшения процесса передачи данных по нескольким параллельным каналам связи.

The transfer of Big Data over computer network is important and unavoidable operation in the past, now and in any feasible future. There are a number of methods to transfer the data over computer global network (Internet) with a range of tools. In this paper the transfer of one piece of Big Data from one point in the Internet to another point in Internet in general over long range distance: many thousands kilometers. Several free of charge systems to transfer the Big Data are analyzed here. The most important architecture features are emphasized and suggested idea to add SDN Openflow protocol technique for fine tuning the data transfer over several parallel data links.

Улично-дорожная сеть является основой инфраструктуры любой урбанистической территории. В данной статье сравниваются структурные характеристики (коэффициент сетчатости, коэффициент кластеризации) дорожных сетей центра Москвы (старая Москва), сформированных в результате самоорганизации, и сети дорог вблизи Ленинского проспекта (послевоенная Москва), которая формировалась в процессе централизованного планирования. Данные для построения дорожных сетей в виде первичных графов взяты из интернет-ресурса OpenStreetMap, позволяющего точно идентифицировать координаты перекрестков. По вычисленным характеристикам в зарубежных публикациях найдены города, дорожные сети которых имеют сходные с этими двумя районами Москвы структуры. С учетом двойственного представления дорожных сетей центров Москвы и Петербурга, изучались информационно-когнитивные свойства навигации по этим туристическим районам двух столиц. При построении двойственного графа исследуемых районов не принимались во внимание различия в типах дорог (одностороннее или двусторонне движение и т. п.). То есть построенные двойственные графы являются неориентированным. Поскольку дорожные сети в двойственном представлении описываются степенным законом распределения вершин по числу ребер (являются безмасштабными сетями), вычислены показатели степеней этих распределений. Показано, что информационная сложность двойственного графа центра Москвы превышает когнитивный порог в 8.1 бит, а этот же показатель для центра Петербурга ниже этого порога. Это объясняется тем, что дорожная сеть центра Петербурга создавалась на основе планирования и потому более проста для навигации. В заключение, с использованием методов статистической механики (метод расчета статистических сумм) для дорожных сетей некоторых российских городов, вычислялась энтропия Гиббса. Обнаружено, что с ростом размеров дорожных сетей их энтропия уменьшается. Обсуждаются задачи изучения эволюции сетей городской инфраструктуры различной природы (сети общественного транспорта, снабжения, коммуникации и т. д.), что позволит более глубоко исследовать и понять фундаментальные закономерности процесса урбанизации.

Road network infrastructure is the basis of any urban area. This article compares the structural characteristics (meshedness coefficient, clustering coefficient) road networks of Moscow center (Old Moscow), formed as a result of self-organization and roads near Leninsky Prospekt (postwar Moscow), which was result of cetralized planning. Data for the construction of road networks in the form of graphs taken from the Internet resource OpenStreetMap, allowing to accurately identify the coordinates of the intersections. According to the characteristics of the calculated Moscow road networks areas the cities with road network which have a similar structure to the two Moscow areas was found in foreign publications. Using the dual representation of road networks of centers of Moscow and St. Petersburg, studied the information and cognitive features of navigation in these tourist areas of the two capitals. In the construction of the dual graph of the studied areas were not taken into account the different types of roads (unidirectional or bi-directional traffic, etc), that is built dual graphs are undirected. Since the road network in the dual representation are described by a power law distribution of vertices on the number of edges (scale-free networks), exponents of these distributions were calculated. It is shown that the information complexity of the dual graph of the center of Moscow exceeds the cognitive threshold 8.1 bits, and the same feature for the center of St. Petersburg below this threshold, because the center of St. Petersburg road network was created on the basis of planning and therefore more easy to navigate. In conclusion, using the methods of statistical mechanics (the method of calculating the partition functions) for the road network of some Russian cities the Gibbs entropy were calculated. It was found that with the road network size increasing their entropy decreases. We discuss the problem of studying the evolution of urban infrastructure networks of different nature (public transport, supply , communication networks, etc.), which allow us to more deeply explore and understand the fundamental laws of urbanization.

В данной статье рассматривается метод построения прогнозной нейросетевой модели временного ряда, основанный на определении состава входных переменных, построения обучающей выборки и самого обучения с использованием метода обратного распространения ошибки. Традиционные методы построения прогнозных моделей временного ряда (авторегрессионной модели, модели скользящего среднего или модели авторегрессии – скользящего среднего) позволяют аппроксимировать временной ряд линейной зависимостью текущего значения выходной переменной от некоторого количества ее предыдущих значений. Такое ограничение, как линейность зависимости, приводит к значительным ошибкам при прогнозировании.

Технологии интеллектуального анализа с применением нейросетевого моделирования позволяют аппроксимировать временной ряд нелинейной зависимостью. Причем процесс построения нейросетевой модели (определение состава входных переменных, числа слоев и количества нейронов в слоях, выбор функций активации нейронов, определение оптимальных значений весов связей нейронов) позволяет получить прогнозную модель в виде аналитической нелинейной зависимости.

Одним из ключевых моментов при построении нейросетевых моделей в различных прикладных областях, влияющих на ее адекватность, является определение состава ее входных переменных. Состав входных переменных традиционно выбирается из некоторых физических соображений или методом подбора. Для задачи определения состава входных переменных прогнозной нейросетевой модели временного ряда предлагается использовать особенности поведения автокорреляционной и частной автокорреляционной функций.

В работе предлагается метод определения состава входных переменных нейросетевых моделей для стационарных и нестационарных временных рядов, базирующийся на построении и анализе автокорреляционных функций. На основе предложенного метода разработаны алгоритм и программа в среде программирования Python, определяющая состав входных переменных прогнозной нейросетевой модели — персептрона, а также строящая саму модель. Осуществлена экспериментальная апробация предложенного метода на примере построения прогнозной нейросетевой модели временного ряда, отражающего потребление электроэнергии в разных регионах США, открыто опубликованной компанией PJM Interconnection LLC (PJM) — региональной сетевой организацией в Соединенных Штатах. Данный временной ряд является нестационарным и характеризуется наличием как тренда, так и сезонности. Прогнозирование очередных значений временного ряда на ос- нове предыдущих значений и построенной нейросетевой модели показало высокую точность аппроксимации, что доказывает эффективность предлагаемого метода.

This article studies a method of constructing a predictive neural network model of a time series based on determining the composition of input variables, constructing a training sample and training itself using the back propagation method. Traditional methods of constructing predictive models of the time series are: the autoregressive model, the moving average model or the autoregressive model — the moving average allows us to approximate the time series by a linear dependence of the current value of the output variable on a number of its previous values. Such a limitation as linearity of dependence leads to significant errors in forecasting.

Mining Technologies using neural network modeling make it possible to approximate the time series by a nonlinear dependence. Moreover, the process of constructing of a neural network model (determining the composition of input variables, the number of layers and the number of neurons in the layers, choosing the activation functions of neurons, determining the optimal values of the neuron link weights) allows us to obtain a predictive model in the form of an analytical nonlinear dependence.

The determination of the composition of input variables of neural network models is one of the key points in the construction of neural network models in various application areas that affect its adequacy. The composition of the input variables is traditionally selected from some physical considerations or by the selection method. In this work it is proposed to use the behavior of the autocorrelation and private autocorrelation functions for the task of determining the composition of the input variables of the predictive neural network model of the time series.

In this work is proposed a method for determining the composition of input variables of neural network models for stationary and non-stationary time series, based on the construction and analysis of autocorrelation functions. Based on the proposed method in the Python programming environment are developed an algorithm and a program, determining the composition of the input variables of the predictive neural network model — the perceptron, as well as building the model itself. The proposed method was experimentally tested using the example of constructing a predictive neural network model of a time series that reflects energy consumption in different regions of the United States, openly published by PJM Interconnection LLC (PJM) — a regional network organization in the United States. This time series is non-stationary and is characterized by the presence of both a trend and seasonality. Prediction of the next values of the time series based on previous values and the constructed neural network model showed high approximation accuracy, which proves the effectiveness of the proposed method.

Одной из особенностей беспилотных автомобильных транспортных средств является их способность к организованному движению в форме кластеров: последовательности движущихся с единой скоростью транспортных средств. Влияние образования и движения этих кластеров на динамику транспортных потоков представляет большой интерес. В настоящей работе предложена качественная имитационная модель кластерного движения беспилотных транспортных средств в гетерогенной транспортной системе, состоящей из двух типов агентов (транспортных средств): управляемых человеком и беспилотных. В основу описания временной эволюции системы положены правила 184 и 240 для элементарных клеточных автоматов. Управляемые человеком транспортные средства перемещаются по правилу 184 с добавлением случайного торможения, вероятность которого зависит от расстояния до находящегося впереди транспортного средства. Для беспилотных транспортных средств используется комбинация правил, в том числе в зависимости от типа ближайших соседей, в некоторых случаях независимо от расстояния до них, что привносит в модель нелокальное взаимодействие. При этом учтено, что группа последовательно движущихся беспилотных транспортных средств может сформировать организованный кластер. Исследовано влияние соотношения типов транспортных средств в системе на характеристики транспортного потока при свободномд вижении на круговой однополосной и двухполосной дорогах, а также при наличии светофора. Результаты моделирования показали, что эффект образования кластеров имеет существенное влияние при свободномдвиж ении, а наличие светофора снижает положительный эффект приблизительно вдвое. Также исследовано движение кластеров из беспилотных автомобилей на двухполосных дорогах с возможностью перестроения. Показано, что учет при перестроении беспилотными транспортными средствами типов соседних транспортных средств (беспилотное или управляемое человеком) положительно влияет на характеристики транспортного потока.

The gradual incorporation of automated vehicles into the global transport networks leads to the need to develop tools to assess the impact of this process on various aspects of traffic. This implies a more organized movement of automated vehicles which can form uniformly moving platoons. The influence of the formation and movement of these platoons on the dynamics of traffic flow is of great interest. The currently most developed traffic flow models are based on the cellular automaton approach. They are mainly developed in the direction of increasing accuracy. This inevitably leads to the complication of models, which in their modern form have significantly moved away from the original philosophy of cellular automata, which implies simplicity and schematicity of models at the level of evolution rules, leading, however, to a complex organized behavior of the system. In the present paper, a simulation model of connected automated vehicles platoon dynamics in a heterogeneous transport system is proposed, consisting of two types of agents (vehicles): human-driven and automated. The description of the temporal evolution of the system is based on modified rules 184 and 240 for elementary cellular automata. Human-driven vehicles move according to rule 184 with the addition of accidental braking, the probability of which depends on the distance to the vehicle in front. For automated vehicles, a combination of rules is used depending on the type of nearest neighbors, regardless of the distance to them, which brings non-local interaction to the model. At the same time, it is considered that a group of sequentially moving connected automated vehicles can form an organized platoon. The influence of the ratio of types of vehicles in the system on the characteristics of the traffic flow during free movement on a circular one-lane and two-lane roads, as well as in the presence of a traffic light, is studied. The simulation results show that the effect of platoon formation is significant for a freeway traffic flow; the presence of a traffic light reduces the positive effect by about half. The movement of platoons of connected automated vehicles on two-lane roads with the possibility of lane changing was also studied. It is shown that considering the types of neighboring vehicles (automated or human-driven) when changing lanes for automated vehicles has a positive effect on the characteristics of the traffic flow.

В данной работе представлены результаты экспериментальной проверки некоторых вопросов, касающихся практического использования методов преодоления катастрофической забывчивости нейронных сетей. Проведено сравнение двух таких современных методов: метода эластичного закрепления весов (EWC, Elastic Weight Consolidation) и метода ослабления скоростей весов (WVA, Weight Velocity Attenuation). Разобраныих преимущества и недостатки в сравнении друг с другом. Показано, что метод эластичного закрепления весов (EWC) лучше применять в задачах, где требуется полностью сохранять выученные навыки на всех задачах в очереди обучения, а метод ослабления скоростей весов (WVA) больше подходит для задач последовательного обучения с сильно ограниченными вычислительными ресурсами или же когда требуется не точное сохранение всех навыков, а переиспользование репрезентаций и ускорение обучения от задачи к задаче. Проверено и подтверждено интуитивное предположение, что ослабление метода WVA необходимо применять к оптимизационному шагу, то есть к приращениям весов нейронной сети, а не к самому градиенту функции потерь, и это справедливо для любого градиентного оптимизационного метода, кроме простейшего стохастического градиентного спуска (SGD), для которого оптимизационный шаг и градиент функции потерь пропорциональны. Рассмотрен выбор оптимальной функции ослабления скоростей весов между гиперболической функцией и экспонентой. Показано, что гиперболическое убывание более предпочтительно, так как, несмотря на сравнимое качество при оптимальных значениях гиперпараметра метода WVA, оно более устойчиво к отклонениям гиперпараметра от оптимального значения (данный гиперпараметр в методе WVA обеспечивает баланс между сохранением старых навыков и обучением новой задаче). Приведены эмпирические наблюдения, которые подтверждают гипотезу о том, что оптимальное значение гиперпараметра не зависит от числа задач в очереди последовательного обучения. Следовательно, данный гиперпараметр может подбираться на небольшом числе задач, а использоваться — на более длинных последовательностях.

This paper presents the results of experimental validation of some structural issues concerning the practical use of methods to overcome catastrophic forgetting of neural networks. A comparison of current effective methods like EWC (Elastic Weight Consolidation) and WVA (Weight Velocity Attenuation) is made and their advantages and disadvantages are considered. It is shown that EWC is better for tasks where full retention of learned skills is required on all the tasks in the training queue, while WVA is more suitable for sequential tasks with very limited computational resources, or when reuse of representations and acceleration of learning from task to task is required rather than exact retention of the skills. The attenuation of the WVA method must be applied to the optimization step, i. e. to the increments of neural network weights, rather than to the loss function gradient itself, and this is true for any gradient optimization method except the simplest stochastic gradient descent (SGD). The choice of the optimal weights attenuation function between the hyperbolic function and the exponent is considered. It is shown that hyperbolic attenuation is preferable because, despite comparable quality at optimal values of the hyperparameter of the WVA method, it is more robust to hyperparameter deviations from the optimal value (this hyperparameter in the WVA method provides a balance between preservation of old skills and learning a new skill). Empirical observations are presented that support the hypothesis that the optimal value of this hyperparameter does not depend on the number of tasks in the sequential learning queue. And, consequently, this hyperparameter can be picked up on a small number of tasks and used on longer sequences.

Целью настоящей статьи является разработка модели для реалистичного описания смешанного потока автомобилей двух типов (легковые и грузовые автомобили) на многополосных магистралях с учетом не только различия в технических характеристиках транспортных средств (габариты, максимальная скорость), но также различия в стратегиях вождения. Статья включает обзор литературы, в том числе публикаций последних лет, подтверждающий актуальность моделирования неоднородных транспортных потоков.

Новая модель учитывает, что грузовики имеют более низкую (по сравнению с легковыми автомобилями) максимальную скорость и медленнее стартуют с места. Они менее маневренные, поэтому перестраиваться им сложнее. Кроме того, движение грузовиков может регламентироваться некоторыми ограничивающими правилами, например запретом движения по левым полосам.

Модель основана на теории клеточных автоматов, что позволяет всесторонне описывать особенности отдельных компонент потока. На каждом шаге по времени состояние ячеек автомата обновляется в два этапа: перестроение и движение вперед. Алгоритмы обоих подшагов отличаются для легковых и грузовых транспортных средств. Каждому автомобилю присваивается ряд параметров: вид транспортного средства, длина, максимальная скорость, стратегия при смене полосы, стратегия при движении по полосе.

Модель реализована в виде комплекса программ, позволяющего моделировать движение на различных участках улично-дорожной сети — перекрестках, участках с сужением и расширением дороги, въездах и съездах с автомагистрали. В рамках данной работы для тестирования модели выбраны участок дороги с переменным числом полос и прямой многополосный участок с виртуальным детектором. Результаты представлены в виде локальных диаграмм «скорость – плотность» и «поток – плотность», а также пространственно-временных диаграмм скорости.

Для апробации модели решается ряд задач с различным процентным составом легковых и грузовых транспортных средств, что позволяет продемонстрировать падение пропускной способности элементов улично-дорожной сети при увеличении доли грузовиков в потоке. Моделируется равномерное распределение грузовиков по полосам и движение грузовиков только по правой полосе. Иллюстрируется положительный эффект от введения ограничений на движение грузовиков по левым полосам на многополосной магистрали.

The objective of this article is to develop a model for a realistic description of a mixed flow of two types of vehicles (cars and trucks) on multi-lane highways, taking into account differences not only in the technical characteristics of vehicles (dimensions, maximum speed), but also differences in driving strategies. The article includes a literature review, including publications of recent years, confirming the relevance of modeling heterogeneous traffic flows.

The new model takes into account that trucks have a lower maximum speed compared to cars and are slower to start. They are less maneuverable, so it is more difficult for them to change lanes. In addition, the movement of trucks can be regulated by some restrictive rules, for example, a ban on driving in left lanes.

The model is based on the cellular automata theory, which allows for a comprehensive description of the features of individual flow components. At each time step, the state of the automaton cells is updated in two stages — changing lanes and moving forward. The algorithms of both substeps for cars and trucks differ. Each vehicle is assigned a number of parameters: vehicle type, length, maximum speed, lane change strategy, in-lane movement strategy.

The model is implemented as a software package that allows simulating traffic on various sections of the road network — intersections, sections with narrowing and widening of the road, entrances and exits from the highway. In this work, a road section with a varying number of lanes and a straight multi-lane section with a virtual detector were selected for testing the model. The results are presented in the form of local speed-density and flow-density diagrams, as well as spatiotemporal speed diagrams.

To test the model, a number of problems with different percentages of passenger cars and trucks are solved, which allows demonstrating a drop in the capacity of elements of the road network with an increase in the share of trucks in the flow. The cases of uniform distribution by lanes and the restriction to the right lane for trucks are simulated. The positive effect of introducing a ban on the movement of trucks in left lanes on a multi-lane highway is illustrated.